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但這兩種趨勢將對組織的數據中心戰略有著哪些影響?這是否會導致組織的運營方式發生重大變化?最重要的是，如果沒有大規模的應用重新設計和重寫，組織能完成所有這些工作嗎?
遷移到云端
IDC公司預測的總體數字表明基礎設施支出將會發生重大變化。這將導致大規模部署的轉變。新的應用程序內置在軟件容器中或運行在無服務器上，可以利用云計算圍繞按需可擴展性的好處。與其在每個應用程序組件下需要完整的操作系統，還不如使用必要的元素來設置容器。實現相同的工作量所需的資源要少得多。如果需要更多的資源，那么可以使用額外的容器映像。
同樣，無服務器功能是一種有趣的新趨勢，可以在需要時用于滿足特定的應用需求。如果觸發某個功能，該功能會消耗資源，并將結果返回給應用程序的其余部分。這兩種方法都側重于所需的結果，旨在減少開發人員和操作的維護開銷。
但是，這項工作的基礎將是數據。隨著這些新應用程序創建越來越多的數據，這些信息將不得不轉移到某個地方。雖然計算可以更容易地分布并移動到混合云或多云環境中，但數據存儲和管理并不是一個容易解決的問題。
像Kubernetes這樣的容器管理系統越來越受歡迎，這使得混合和多云管理變得更加容易。畢竟，如果組織可以在多個地方運行容器，并使用Kubernetes管理容器，那么已經實現了與任何特定云計算提供商的獨立性，對吧?但是，雖然在應用程序方面也是如此，但它不能為數據提供相同級別的支持。
組織希望運行混合云和多云。跨多個站點運行面臨的挑戰是，隨著時間推移在處理、管理和存儲數據的方法的一致性。無論是內部部署基礎設施和公共云的組合，還是幾個公共云的組合。這意味著組織查看自己的數據庫以及它們在云平臺的運行方式不同，云平臺運行的數據庫與云平臺中的數據庫不同。
分布式數據管理和數據中心設計
對于在云中運行或希望將應用程序移動到多云的組織來說，實現混合云數據庫涉及到理解一些分布式計算理論，但不是很多。幸運的是，這是一個基本上解決的問題。當組織實現分布式計算環境時，必須在一個位置或“節點”負責運行，或者在一個完全分布式且“無主”的環境中運行。
對于具有主導節點的應用程序，所有操作都是從一個位置進行指導和管理的，其他所有操作都必須遵循這一點。對于像傳統數據中心這樣的環境，有一個“負責”的節點這很好，因為一切都是本地的，都在同一個網絡。但是，當組織的位置分布在多個云平臺中時，這個方法也不起作用。例如，由于單個節點協調整個應用程序，很難擴展到超出某個級別的請求。當應用程序在地理位置上分布時，這種協調延遲會使性能方面變得更加困難。無論企業的客戶在哪里，仍然必須轉到同一臺服務器。這可能會使組織的應用程序幾乎無法使用。
運行無主和完全分布的替代方法可以解決這些問題。然而，這并不像聽起來那么簡單。分布式計算涉及跨多個位置管理操作;如果組織的業務在混合云中運行，則必須在所有位置實施相同的數據層或數據庫平臺。對于完全云原生數據庫服務，組織必須能夠運行所有這些選項，而不會對服務級別或應用程序本身進行任何更改。
同樣，這種方法必須支持數據的完全可遷移性。組織現在可能對自己的方法感到滿意，但不應該將自己永遠鎖在特定的公共云提供商的數據管理平臺上。如果一個應用程序或一批服務周圍的情況發生了變化，那么組織可以自由地將數據從一個云平臺或數據中心位置移動到另一個云平臺或位置而不會受到懲罰。更重要的是，組織不必只是為了保持服務的運行而重新開發該應用程序。
從數據庫的角度來看，這涉及支持分布式計算環境，而無需鎖定特定云計算提供商的產品。通過使云計算數據庫獨立于云計算提供商或基礎設施，組織應該能夠避免一些潛在的問題。應該能夠保持內部部署和現有數據中心基礎設施的優勢，并在有意義的地方使用云計算，而不是綁定到單個云平臺。從長遠來看，架構和應用程序開發的好處將會得到更大的回報。
保持對數據戰略的控制
對于數據中心專業人員來說，處理這些問題和支持應用程序開發團隊意味著要仔細考慮通常存在的錯綜復雜的存儲、數據庫和應用程序基礎架構組件。這種新老技術的混合很難從頭開始拆分和替換，即使將其全面遷移到云端。相反，很多組織已經在研究如何將API和應用程序成功地集成在一起以滿足這些業務結果。
內部部署的數據中心不會很快消失。雖然很多組織正在充分利用公共云，但可以完全轉向公共云的組織的數量有限。對于大型企業而言，像企業資源計劃(ERP)這樣的傳統應用程序通過集成和API連接在一起將使其變得不可能。相反，在混合云和多云模式下跨多個位置運行將是在可預見的未來交付應用程序的最常用方法。這意味著需要更多的關于分布式計算和數據庫設計的思考才能跟上進度。
(來源：CIO時代網)